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Enregistrement W2972181129 · doi:10.1126/science.aat7487

The formation of human populations in South and Central Asia

2019· article· en· W2972181129 sur OpenAlexaff
Vagheesh M. Narasimhan, Nick Patterson, Priya Moorjani, Nadin Rohland, Rebecca Bernardos, Swapan Mallick, Iosif Lazaridis, Nathan Nakatsuka, Íñigo Olalde, Mark Lipson, Alexander M. Kim, Luca M. Olivieri, Alfredo Coppa, Massimo Vidale, J. P. Mallory, Vyacheslav Moiseyev, Еgor Kitov, Janet Monge, Nicole Adamski, Neel Alex, Nasreen Broomandkhoshbacht, Francesca Candilio, Kimberly Callan, Olivia Cheronet, Brendan J. Culleton, Matthew Ferry, Daniel Fernandes, Suzanne Freilich, Beatriz Gamarra, Daniel Gaudio, Mateja Hajdinjak, Éadaoin Harney, Thomas K. Harper, Denise Keating, Ann Marie Lawson, Matthew Mah, Kirsten Mandl, Megan Michel, Mario Novak, Jonas Oppenheimer, Niraj Rai, Kendra Sirak, Viviane Slon, Kristin Stewardson, Fatma Zalzala, Zhao Zhang, Gaziz Akhatov, A.N. Bagashev, Alessandra Bagnera, Bauryzhan Baitanayev, Julio Bendezú-Sarmiento, Arman A. Bissembaev, Gian Luca Bonora, Temirlan Chargynov, Т. А. Чикишева, Petr K. Dashkovskiy, А. П. Деревянко, Miroslav Dobeš, Katerina Douka, Надежда Дубова, Meiram N. Duisengali, D.N. Enshin, Andrey Epimakhov, Alexey V. Fribus, Dorian Q. Fuller, Alexander Goryachev, Andrey Gromov, С.П. Грушин, Bryan Hanks, Margaret A. Judd, Erlan Kazizov, Aleksandr Khokhlov, Aleksander P. Krygin, Elena Kupriyanova, Pavel Kuznetsov, Donata Luiselli, Farhod Maksudov, Aslan M. Mamedov, Talgat B. Mamirov, Christopher Meiklejohn, Deborah C. Merrett, Roberto Micheli, Oleg Dmitrievich Mochalov, Samariddin Mustafokulov, Ayushi Nayak, Davide Pettener, Richard Potts, Dmitry Razhev, Marina P. Rykun, Stefania Sarno, Tatyana M. Savenkova, Kulyan Sikhymbaeva, Sergey Slepchenko, Oroz A. Soltobaev, N. Stepanova, Svetlana V Svyatko, Kubatbek Tabaldiev, Maria Teschler‐Nicola, А. Тишкин, В. В. Ткачев, Sergey Vasilyev, Petr Velemínský, Dmitriy Voyakin, Antonina Yermolayeva, Muhammad Zahir, Valery S. Zubkov, А. В. Зубова, Vasant Shinde, Carles Lalueza‐Fox, Matthias Meyer, David W. Anthony, Nicole Boivin, Kumarasamy Thangaraj, Douglas J. Kennett, Michael D. Frachetti, Ron Pinhasi, David Reich

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesRadcliffe Institute for Advanced Study, Harvard UniversityNational Institute of General Medical SciencesRussian Science FoundationHarvard UniversityBurroughs Wellcome FundPaul G. Allen Family FoundationJohn Templeton FoundationHoward Hughes Medical InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPrehistoryCentral asiaGeographyGlobeBronze AgePopulationEast AsiaAncient historyArchaeologyHistoryPhysical geographyDemographyBiologyChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By sequencing 523 ancient humans, we show that the primary source of ancestry in modern South Asians is a prehistoric genetic gradient between people related to early hunter-gatherers of Iran and Southeast Asia. After the Indus Valley Civilization's decline, its people mixed with individuals in the southeast to form one of the two main ancestral populations of South Asia, whose direct descendants live in southern India. Simultaneously, they mixed with descendants of Steppe pastoralists who, starting around 4000 years ago, spread via Central Asia to form the other main ancestral population. The Steppe ancestry in South Asia has the same profile as that in Bronze Age Eastern Europe, tracking a movement of people that affected both regions and that likely spread the distinctive features shared between Indo-Iranian and Balto-Slavic languages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations778
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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